PROCIENCIA INFORMA
Si una aplicación en el smartphone nos puede informar por dónde conducir para evitar el congestionamiento vehicular, ¿por qué no emplear la tecnología para monitorear y reordenar el flujo de automóviles a fin de acabar con el caos en la ciudad?
Con ello en mente, el Centro de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (CTIC) de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) propone el uso de la tecnología big data para procesar caudales masivos de información, a partir de diversas fuentes, sobre la dinámica del tránsito en Lima. Esta investigación ha contado con un financiamiento de Fondecyt por S/ 399 mil 986 y apunta a diseñar un reordenamiento del tráfico de las ciudades, a fin de prever congestionamientos.
La supercomputadora empleada por el CTIC parece ser el núcleo de esta alternativa. La propuesta consiste en alimentarla con ingentes cantidades de información sobre cómo se va desenvolviendo el tráfico vehicular en Lima, en tiempo real, para que sea analizada en convertida en decisiones puntuales, como olas verdes en determinadas vías durante horas pico, por ejemplo.
Un sondeo publicado el año pasado por la Universidad del Pacífico revela que la mayoría de encuestados (21%) pasa dos a tres horas en el tráfico vehicular limeño, transportándose de casa a su centro de estudios o trabajo y viceversa. Con un parque automotor que se duplicó en los últimos 7 años y más de 10 millones de habitantes, el congestionamiento vehicular en Lima parece urgir soluciones nunca antes ensayadas.
Esta situación no es ajena a otras urbes grandes en el mundo. Desde 2013, IBM viene ayudando al gobierno de la ciudad de Dublín a identificar y resolver las causas del tráfico en su red de transporte público (empleado a diario por el 50% de dublineses). Ello ha sido posible gracias a la integración de datos de una red de sensores en toda la ciudad con datos geoespaciales que permiten un monitoreo en tiempo real.
Así, el CTIC propone emplear una red de sensores medioambientales también que, integrados a circuitos de videovigilancia, permita obtener una percepción integral de cómo se va comportando el tránsito vehicular en zonas y horarios críticos. A partir de este mar de información, se buscará proponer, por ejemplo, olas verdes en determinadas vías, de acuerdo con el volumen de vehículos que soporten a ciertas horas. El impacto de estos sistemas integrados a centros de monitoreo como el CTIC no solo alcanza a mejorar la transitabilidad en la ciudad, sino que también puede tener implicancias en la mejora de la seguridad ciudadana en ciertos puntos.
El procesador alrededor del cual se deberán tejer estas soluciones ya ha podido ser implementado por el CTIC. Se trata de una computadora de alto desempeño o HPC (High performance computer), un clúster de computadores capaz de realizar miles de operaciones diversas paralelamente, en línea con la abundancia de información que supone el monitoreo permanente del tráfico con respecto a transporte público, particular y transeúntes.
Alonso Tenorio Trigoso, director del CTIC-UNI, señala que proyectos de este tipo en diversas ciudades a nivel mundial han logrado mejorar el tránsito mediante el uso de estas tecnologías y gracias a la disponibilidad de portales de datos abiertos o APIs, desde donde se puede descargar data en tiempo real, para ser analizada por nuestro equipo. Esto último aún queda pendiente, desde los gobiernos distritales.
“El big data permitirá tomar una correcta decisión sobre si se debe ampliar una vía o si es mejor reordenar el flujo a partir de una robusta base de datos”, señala.
El siguiente paso —ya teniendo la capacidad de cómputo y expertos— es ejecutar el proyecto mediante cooperación con comunas, para que la información de su red de sensores y cámaras de videovigilancia se integren a la central de tránsito vehicular financiada por Fondecyt para reordenar el flujo.